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¿Qué es una buena fuente para aprender sobre el escalamiento multidimensional?

Yo no tengo mucha experiencia con estadísticas (mi educación incluye 8 créditos de pura estadística, otro 8 de temas relacionados). La mayoría de mis aprendido acerca de las distribuciones y las pruebas de significación de los parámetros de la distribución, y un poco acerca de la regresión lineal. También he tenido algún factor y análisis de los componentes, pero se han olvidado por completo de ellos y no tienen el libro de texto más. Ahora tenemos que evaluar algunos datos empíricos y las otras personas de nuestro equipo tienen incluso menos conocimientos en estadística.

Después de mirar diferentes métodos, creo que el escalamiento multidimensional es la técnica adecuada para utilizar - los ejemplos que veo que se usa son similares a lo que queremos hacer. He encontrado un libro sobre ello, pero me resulta muy difícil aprender de ella. En primer lugar, no está a mi nivel - el segundo párrafo de los "fundamentos" capítulo empieza con las palabras "Si σij es la afinidad entre el objeto y el objeto j" y no estoy seguro de cuál es la afinidad en mi caso es. En segundo lugar, es muy viejo, de 1979, y creo que no podría haber sido mejoras desde entonces. Tercero, hay, por supuesto, nada de soporte de software en este libro. En cuarto lugar, es en alemán, y buscando en google acerca de cosas que no sé, es difícil, porque hay mejores fuentes en inglés en línea, pero no sé la correcta traducción al inglés de los términos específicos.

Lo que yo quiero es un mejor libro. Aquí están mis criterios para ello.

  • Debe ser un libro de texto dirigido a los estudiantes, no es una referencia tomé por los especialistas.
  • Les agradecería si está escrito aplicar un punto de vista, pero es más importante para mí entender la teoría de que al ver una secuencia de comandos que se supone es para vomitar el resultado que estoy supone que desee.
  • No va a doler si se trata de una más general de estadísticas de libro de texto que incluye una considerable sección de MDS (yo necesite actualizar otros conocimientos), pero por favor no exhaustiva de ladrillo que cubre todo el material para un B. Sc. en las estadísticas y los costos de su peso en billetes de Euro.
  • Yo prefiero que sea en inglés, pero si la mejor fuente es en otro idioma, por favor, háblame de ti.
  • Voy a utilizar R para la evaluación, por lo que si hay es un libro que usa R para los ejemplos, sería genial. Un libro que es dependiente de ninguna herramienta - incluso si es R - es un completo no-go (como un libro en el que dice "para obtener este resultado, el uso de la función X de paquete Y" en lugar de explicar los cálculos que deben realizarse para obtener el resultado).

Si usted sabe de un libro que reúne, al menos, la mayoría de estos criterios, me encantaría oír acerca de él.

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DavLink Puntos 101

Un buen libro de texto sobre el análisis de datos multivariados, la mezcla de material introductorio y más avanzado de la teoría, es Moderno Técnicas Estadísticas Multivariables, por Alan J. Izenman (Springer, 2008). Una revisión por Juan Maindonald fue publicado en el JSS.

Cuenta con un completo capítulo dedicado a la MDS (capítulo 13), con un montón de ilustración con el open-source R de software estadístico. Más sobre R de paquetes puede encontrarse en CRAN Multivariante de la Vista de Tareas, entre otros.

Como una alternativa, yo sugeriría que el Manual de la aplicación de las Estadísticas Multivariantes y modelos Matemáticos, por Howard E. A. Tinsley y Steven D. Brown (Academic Press, 2000). De nuevo, un completo capítulo está dedicado a MDS. Menos formación matemática es necesaria.

Como para consulta en línea, también puedo recomendar Forrest W. Young curso de Escalamiento Multidimensional.

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